Pytorch修改ResNet模型全连接层进行直接训练实例

在PyTorch中，ResNet模型是一种非常流行的深度学习架构，尤其在计算机视觉任务中表现卓越。ResNet（残差网络）通过引入残差块解决了深度神经网络中的梯度消失问题，使得网络可以轻易地训练到上百层。然而，在实际应用中，我们往往需要根据特定任务来调整预训练模型，例如改变全连接层（fully connected layer，也称作fc layer）以适应不同的分类任务。本篇文章将详细解释如何在PyTorch中修改ResNet模型的全连接层进行直接训练。 我们需要导入必要的库，包括`torchvision`，它包含了预定义的ResNet模型。代码如下： ```python import torch import torchvision.models as models ``` 接下来，我们创建一个ResNet18模型，并设置`pretrained=False`以避免加载预训练权重。通常，预训练权重是在ImageNet数据集上训练得到的，对于新的任务可能并不适用。这里，我们希望从头开始训练，所以不加载这些权重： ```python model = models.resnet18(pretrained=False) ``` 然后，我们需要获取原模型全连接层的输入特征数`num_fc_ftr`，这是全连接层前一层的输出维度。在ResNet18中，这个值通常是512： ```python num_fc_ftr = model.fc.in_features ``` 接下来，我们将替换原有的全连接层`model.fc`，创建一个新的线性层，其输入特征数为`num_fc_ftr`，输出特征数（即类别数）是我们需要的新值，比如假设我们有224个类别： ```python model.fc = torch.nn.Linear(num_fc_ftr, 224) ``` 如果我们要在多GPU环境下进行训练，我们可以使用`nn.DataParallel`对模型进行并行化，并将其移动到指定的设备（如GPU）上： ```python device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model = torch.nn.DataParallel(model, device_ids=config.gpus).to(device) ``` 请注意，这里`config.gpus`应该是一个包含所有可用GPU ID的列表。如果只有一台GPU，`device_ids=[0]`即可。 我们就可以使用这个修改后的模型进行训练了。在训练过程中，所有的参数，包括新添加的全连接层，都会参与反向传播和权重更新。而由于我们没有加载预训练权重，模型的前面层会从随机初始化的权重开始学习，这可能会导致训练初期的收敛速度较慢。 总结来说，修改PyTorch中的ResNet模型全连接层涉及以下步骤： 1. 创建ResNet模型，但不加载预训练权重。 2. 获取原全连接层的输入特征数。 3. 替换全连接层，创建新的线性层，设定合适的输出类别数。 4. 如果需要，对模型进行并行化处理并转移到适当设备上。 5. 开始训练过程，新模型会从头开始学习。 这样的方法在进行迁移学习或微调时非常实用，允许我们灵活地调整模型以适应新的任务需求。